玲珑学院 1058 - Coco

本文探讨了一个有趣的数学挑战,即如何通过一系列模运算使初始整数变为0。通过选择给定整数序列中的元素并按特定顺序进行模运算实现目标。文章提出了一种有效算法来解决此问题,包括输入输出格式说明及示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

DESCRIPTION

Coco just learned a math operation call mod.Now,there is an integer aa and nn integers b1,,bnb1,…,bn. After selecting some numbers from b1,,bnb1,…,bn in any order, say c1,,crc1,…,cr, Coco want to make sure that amodc1modc2modmodcr=0amodc1modc2mod…modcr=0\ (i.e., aa will become the remainder divided by cici each time, and at the end, Coco want aa to become 00). Please determine the minimum value of rr. If the goal cannot be achieved, print 1−1 instead.

INPUT
The first line contains one integer T(T5)T(T≤5), which represents the number of testcases. For each testcase, there are two lines:1. The first line contains two integers nn and aa\ ( 1n20,1a1061≤n≤20,1≤a≤106).2. The second line contains nn integers b1,,bnb1,…,bn\ ( 1in,1bi106∀1≤i≤n,1≤bi≤106).
OUTPUT
Print TT answers in TT lines.
SAMPLE INPUT
22 92 72 96 7
SAMPLE OUTPUT
2-1
SOLUTION
对于一组可能的答案 cc ,如果先对一个觉小的 cici 取模,再对一个较大的 cjcj 取模,那么这个较大的 cjcj 肯定是没有用的。因此最终的答案序列中的 cc 肯定是不增的。那么就枚举选哪些数字,并从大到小取模看看结果是否是 00 就可以了。时间复杂度 O(2n)O(2n) .
代码

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
const int MAXN = 1000010;
int a[MAXN],vis[MAXN],N,ans;
void dfs(int x,int cut)
{
    if(x == 0)
    {
        ans = cut;
        return;
    }
    for(int i = 0 ; i < N && a[i] <= x; i++)
    {
        if(!vis[x % a[i]])
            vis[x % a[i]] = 1,dfs(x % a[i],cut + 1);
        if(ans != -1) return;
    }
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        int A;
        scanf("%d %d",&N,&A);
        for(int i =0; i <N; i++) scanf("%d",&a[i]);
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        ans = -1;
        sort(a,a+N);
        dfs(A,0);
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}




<think>好的,用户想寻找关于Tiny-COCO数据集的下载和使用说明。首先,我需要确认用户提到的“Tiny-COCO”具体指什么。因为根据提供的引用内容,COCO数据集本身是微软的标准数据集,主要用于目标检测、分割等任务。而用户提到的“Tiny”可能是指小型的COCO子集,或者像YOLOv4-tiny这样的轻量级模型使用的版本。 查看引用内容,引用3和4提到了yolov4-tiny的训练,其中引用4提到将COCO数据集与VOC数据集混合使用。可能Tiny-COCO并不是官方数据集,而是用户为了训练轻量级模型(如YOLO-tiny)而创建的子集或混合数据集。需要进一步分析用户的需求。 用户可能需要的是COCO的小型版本,或者是与tiny模型(如YOLO-tiny)配套使用的数据集配置。根据引用4中的信息,转换COCO到VOC格式并混合数据集的步骤可能相关。此外,引用3提到下载预训练权重,可能用户需要的是如何准备数据来训练tiny模型。 接下来,需要整理出可能的下载资源和使用方法。首先,官方COCO数据集的下载链接在引用2中已经给出,用户可能需要从中下载标准COCO数据集,然后自行处理成更小的子集。另外,引用4中的脚本(如coco-label.py)可能用于格式转换,这可能对用户有用。 另外,用户可能混淆了Tiny模型和数据集名称,需要指出可能的误解,并提供相关资源,如预训练模型(引用3中的yolov4-tiny.conv.29)和训练时的数据混合方法(引用4中的步骤)。 最后,确保回答结构清晰,分点说明下载资源、使用步骤和相关工具,同时引用提供的参考资料。需要提醒用户注意Tiny-COCO可能非官方,并提供替代方案。</think>关于Tiny-COCO数据集的下载与使用,以下是综合整理的信息: ### 1. Tiny-COCO相关资源说明 目前**没有官方定义的Tiny-COCO标准数据集**。根据引用内容[^4],可能存在以下两种场景: - 将标准COCO数据集**裁剪为小规模子集**用于轻量化模型训练 - 与Tiny-YOLO等轻量级模型配套使用的**混合数据集**(如COCO+VOC) ### 2. 核心资源获取 #### (1) 标准COCO数据集 - 官方下载地址:[COCO Dataset Download](http://cocodataset.org/#download) - 包含`train2017`、`val2017`等完整标注文件[^2] - 标注格式为JSON,含目标检测/分割/关键点三类注释 #### (2) 预训练模型 - YOLOv4-tiny预训练权重: ```shell wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.conv.29 [^3] ``` ### 3. 自定义Tiny数据集步骤 根据引用[^4]的流程: 1. **数据准备** - 下载完整COCO数据集 - 使用`coco-label.py`脚本转换标注格式(COCO→VOC) ```python # 示例路径 python darknet-master/data_coco/coco-master/PythonAPI/pycocotools/coco-label.py ``` 2. **混合数据集** - 将转换后的COCO数据与自有VOC数据集合并 - 生成统一路径列表文件`train_2017.txt` 3. **配置文件修改** - 调整`*.data`文件中的类别数 - 修改锚点参数适配输入分辨率 ### 4. 关键工具 - **COCO API**:解析标注文件的核心工具 ```python from pycocotools.coco import COCO annFile = 'annotations/instances_train2017.json' coco = COCO(annFile) # 初始化API[^2] ``` - **数据可视化**:通过API获取图像和标注 ```python img_ids = coco.getImgIds(catIds=[1]) # 按类别筛选 img = coco.loadImgs(img_ids[0])[0] ``` ### 5. 注意事项 - 轻量化训练建议:使用`--img-size 416`降低分辨率 - 评估指标:COCO数据集采用mAP@0.5:0.95标准
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值